Публикации по теме 'machine-learning-ai'
Краткое руководство по числам LLM: количество параметров и размер обучения
Вы когда-нибудь задумывались, как системы искусственного интеллекта легко понимают и создают тексты на естественном языке, независимо от ввода и контекста? Как они готовят ответы на ваши животрепещущие вопросы, пишут ваши электронные письма или даже генерируют код? Волшебной палочкой, стоящей за этим, являются модели большого языка (LLM), питающие эти системы.
LLM — это невероятно сложные гиганты машинного обучения, обладающие врожденной способностью обрабатывать и генерировать текст,..
Когда следует использовать решающую кластеризацию?
В статистическом анализе и статистике оценка иерархической кластеризации - это метод оценки кластера, который направлен на построение иерархии кластеров, т.е. древовидной формы, в первую очередь полностью основанной на иерархии. Для получения дополнительной информации вы можете пройти онлайн-курс по анализу данных .
Существуют различные стратегии оценки иерархических кластеров
1. Агломеративная кластеризация: также называется восходящей методикой или иерархической агломеративной..
Python 2023 для машинного обучения: пошаговое руководство
Машинное обучение стало важной областью в области искусственного интеллекта, а Python стал одним из самых популярных языков программирования для реализации алгоритмов машинного обучения. Его простота, удобочитаемость и широкий набор библиотек делают его идеальным выбором как для начинающих, так и для опытных программистов. В этом пошаговом руководстве мы рассмотрим основы Python для машинного обучения, предоставив вам необходимые знания, чтобы начать свое путешествие в этой..
Что такое федеративное обучение? Узнайте о машинном обучении с сохранением конфиденциальности
Хотите понять, что такое федеративное обучение ? В этой статье мы узнаем о федеративном обучении, которое представляет собой направление современного машинного обучения .
Здесь мы предоставим вам все подробности о федеративном обучении и о том, как алгоритмы федеративного обучения могут помочь сохранить ваши личные данные и по-прежнему обучать модель на вашем устройстве.
Темы, которые мы освещаем, включают:
Что такое федеративное обучение в машинном обучении? Как работает..
Заменит ли ИИ мою работу?
Заменит ли ИИ мою работу?
Поскольку технологии продолжают развиваться, многие люди задаются вопросом, заменит ли их работу искусственный интеллект (ИИ). Хотя верно то, что некоторые рабочие места могут быть автоматизированы в будущем, важно понимать, что ИИ не заменит рабочие места полностью — только люди, которые могут работать с ИИ более эффективно, чем другие, получат преимущество.
Одно из самых больших заблуждений об ИИ заключается в том, что он полностью устранит определенные..
Раскрытие возможностей машинного обучения: изучение различных типов
Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, произвело революцию во многих отраслях, позволив компьютерам учиться на данных и принимать разумные решения. Это стало важной технологией в современном быстро меняющемся мире. В этой статье мы углубимся в различные типы машинного обучения и изучим их значение в разных областях.
1. Контролируемое обучение: прогнозирование с руководством
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором алгоритм учится на..
Функции потерь разгаданы
Часть 2: Функции потерь регрессии.
Функции потерь регрессии используются для задач регрессии, целью которых является прогнозирование непрерывного значения.
Среднеквадратическая ошибка (MSE):
Он измеряет среднее значение квадрата разницы между фактическими и прогнозируемыми значениями.
Другими словами, его можно определить как среднее значение квадрата остатков для всех точек данных в наборе данных. Остатки — это разница между фактическим и прогнозируемым прогнозом модели...
